粒子群算法发表论文

粒子群算法发表论文

粒子群算法，也称粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization)，缩写为 PSO， 是近年来发展起来的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的"交叉"(Crossover) 和"变异"(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。粒子群算法是一种并行算法。

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粒子群算法发表的论文

基于动态双种群粒子群算法的柔性工作车间调度摘 要: 针对标准粒子群优化算法存在易陷入局部最优点的缺点,提出了一种基于动态双种群的粒子群优化算法(DPSO) ·DPSO 算法将种群划分成两个种群规模随进化过程不断变化的子种群,两个子种群分别采用不同的学习策略进行进化,并在进化过程中相互交换信息·该算法提高了全局寻优能力,有效地避免了早熟收敛的发生·将以DPSO 算法为基础的排序算法和启发式分配算法(HA) 相结合形成了解决柔性工作车间调度问题的新方法(DPSO2HA) ·通过对算例的研究和与其他方法的比较表明,该方法是有效可行的·A Dynamic Double2Population Particle Swarm OptimizationAlgorithm for Flexible Job2Shop SchedulingL I Dan , GA O L i2qun , MA Jia , L I Yang( School of Information Science & Engineering , Northeastern University , Shenyang 110004 , China.Correspondent : L I Dan , E2mail : lidanneu @163. com)Abstract : A dynamic double2population particle swarm optimization ( DPSO) algorithm ispresented to solve the problem that the standard PSO algorithm is easy to fall into a locallyoptimized point , where the population is divided into two sub2populations varying with their ownevolutionary learning st rategies and the information exchange between them. The algorithm thusimproves it s solvability for global optimization to avoid effectively the precocious convergence.Then , an ordering algorithm based on DPSO is integrated with the heuristic assignation ( HA)algorithm to form a new algorithm DPSO2HA so as to solve the flexible job2shop schedulingproblem (FJ SP) . The new algorithm is applied to a set of benchmark problems as instances , andthe simulation result s show the effectiveness and feasibility of DPSO2HA algorithm for the flexiblejob2shop scheduling.Key words : double population ; PSO(particle swarm optimization) ; learning st rategy ; DPSO2HAalgorithm; flexible job2shop scheduling柔性工作车间调度问题( flexible job2shopscheduling problem , FJ SP) 是经典工作车间调度问题的一个延伸,它允许工件被给定的有处理能力的任何机器处理·柔性工作车间调度问题由于减少了机器约束,扩大了可行解的搜索范围,提高了问题的复杂性,所以与传统工作车间调度问题相比更加接近实际生产环境的模拟·相对于传统工作车间调度,关于柔性工作车间调度问题的文献还比较少·目前所采用的方法主要有分枝定界法[1 ] 、多项式算法、分等级法和传统进化算法( EA) [2 ]等,在近几年中,很多研究者使用禁忌搜索和遗传算法对FJ SP 进行求解[3 - 4 ]·本文提出一个新的求解柔性工作车间调度问题的方法———基于动态双种群粒子群优化的分阶段方法·本方法的主要思想是:将柔性工作车间调度问题分解成两个有时间顺序的子问题来考虑,首先考虑工序排序子问题,在获得可行的排序后再考虑机器分配子问题·本文首先利用动态双种群粒子群优化算法为工序进行排序,使其满足约束条件从而获得一个可行解,然后利用文中所提出的分配算法为每道工序分配合适的机器,形成可行的调度方案·本文所考虑的优化目标是最小化最大完工时间(makespan) ·1 柔性工作车间调度问题描述柔性工作车间调度问题可描述为将n 个加工顺序不同的工件在m 台机器上加工完成·每个工件使用同一台机器可以多于一次,每道工序的加工过程不允许中断·机器的集合用U 来表示,每个工件J 包含nj 道工序,各工序之间的顺序不允许改变·Oij表示工件J 的第i 道工序,它可以在有处理能力的任何一台机器上被加工·Ti , j , k表示工序Oij用机器Mk 来加工所需要的时间, 可用集合T ={ Ti , j , k| 1 ≤j ≤N ;1 ≤i ≤nj ;1 ≤k ≤M}表示, N 为工件的数量, M 为机器的数量·例如表1 即是一个实际的柔性工作车间调度加工时间表·表1 柔性工作车间调度加工时间表Table 1 Proce ssing schedule for FJ SP工件工序M1 M2 M3 M4J1O1 ,1 1 3 4 1O2 ,1 3 8 2 1O3 ,1 3 5 4 7J2O1 ,2 4 1 1 4O2 ,2 2 3 9 3O3 ,2 9 1 2 2J3O1 ,3 8 6 3 5O2 ,3 4 5 8 1在柔性工作车间调度问题中, 应满足以下假设:(1) 所有的机器在时间t = 0 时都是可以使用的,每个工件都可以在t = 0 时开始加工;(2) 在给定的时间内, 一台机器只能加工一道工序,直到加工完此工序后方可加工其他工序,这就是所谓的资源约束;(3) 对于每个工件的各道工序只能按照事先给定的顺序加工,这就是所谓的优先约束·对于每一道工序Oi , j , 本文用ri , j来表示其最早开始加工时间, 对不同的工序分别用下式进行计算:ri , j =0 , 1 ≤ j ≤ N ;ri - 1 , j +γi , j , 2 ≤ i ≤ nj ,1 ≤ j ≤ N ·式中,γi , j = mink ( Ti , j , k) ,1 ≤i ≤nj ;1 ≤j ≤N·对于FJ SP 来说一般存在两个难题:第一个是如何为每道工序选择合适的机器;第二个是如何计算每道工序的开始加工时间t i , j和结束加工时间tf i , j·本文所要研究的FJ SP 的优化目标是,在满足上述优先约束和资源约束的条件下寻找最优调度方案,使全部工件的最大完工时间(Makespan)最短·2 排序算法———动态双种群粒子群优化算法2. 1 标准粒子群优化算法粒子群优化(particle swarm optimization ,简称PSO) 算法是由Kennedy 和Eberhart 在1995年提出·在PSO 系统中,每个潜在解被称为一个粒子,多个粒子共存、合作寻优,每个粒子根据它自身的经验在目标搜索空间中向更好的位置飞行,搜索最优解·由文献[ 5 ]可知,每个粒子根据如下的公式来更新自己的速度和在解空间的位置·v ( t +1)id = w v ( t)id + c1 r1 p ( t)id - x ( t)id +c2 r2 p ( t)gd - x ( t)id , (1)x ( t +1)id = x ( t)id + v ( t +1)id · (2)其中, d = 1 ,2 , ⋯, n , i = 1 ,2 , ⋯, m , m 为种群规模; t 为当前进化代数; r1 和r2 为均匀分布于[0 ,1]的随机数; w 为惯性权重, 其值由下式来确定[6 ] :w = w max -w max - w minitermax×iter · (3)式中, w max , w min分别是w 的最大值和最小值;iter ,itermax分别是当前迭代次数和最大迭代次数·2. 2 粒子群优化算法的学习策略由标准粒子群优化算法可知,粒子通过跟踪自己迄今为止所找到的最优解和种群迄今为止所找到最优解这两个极值来更新自己的速度,从而更新自己的位置·这种行为也可以理解为,粒子在借鉴自身和整个群体所取得的成功经验,通过对以往的成功经验的学习获得有用的信息,指导自己下一步的行动策略·但人们也常说“失败乃成功之母”“, 吃一堑,长一智”,可见从一些失败的尝试中也可以获得有用的信息,基于这一点,提出了新的粒子群优化算法学习策略,这就是从以往的失败中获得有价值的信息,使粒子远离粒子本身和整个群体所找到的最差的位置,从而更新粒子的速度和位置·粒子在搜索过程中的失败可以表现为搜索到的具有较差适应值的位置,记第i 个粒子迄今为止搜索到的最差位置为si = ( si1 , si2 ,⋯, sin) ,整个粒子群迄今为止搜索到的最差位置为sg = ( sg1 , sg2 , ⋯, sg n) ,则第i 个粒子的速度和位置更新公式如下:v ( t +1)id = w v ( t)id + c1 r1 x ( t)id - s ( t)id +c2 r2 x ( t)id - s ( t)gd , (4)x ( t +1)id = x ( t)id + v ( t +1)id · (5)如果只是利用上述的位置和速度更新公式更新粒子,也就是说只是从失败中获取经验,这与实际经验不符·一般来说,还是更多地从成功的经历中获取信息,而从失败的经历中获得相对少的信息,基于这一点本文的算法同时从成功和失败的经历中获取信息来更新粒子·2. 3 动态双种群粒子群优化算法由上面的叙述可以知道粒子群中的粒子可以按照不同的学习策略进行学习,对速度和位置作出更新·所以本文将一个种群分成两个子种群,每个子种群选用不同的学习策略,即第一个子种群中的粒子选用从成功经历中获得学习信息的策略,更新自己;第二个子种群中的粒子选用从失败的经历中获得学习信息的策略进行进化·本文可以设置一个比例系数ρ来控制两个子种群中粒子的个数·ρ =m1m2, m1 + m2 = m · (6)式中, m 为粒子群中的粒子总数; m1 为第一个子种群中的粒子个数; m2 为第二个子种群中的粒子个数·为了使每个粒子都能从自身和群体的经历中获得充分的学习, 本文规定两个子种群中的粒子是不断变化的, 即每隔一定的代数后将整个种群按照比例系数ρ重新随机划分成两个子种群·从粒子群优化算法的进化过程中知道在优化的初期粒子的位置比较分散, 得到较优值和较差值的机会相差不多,所以此时采用上述两种不同学习策略的粒子的个数应大致相等·在优化搜索的后期粒子将聚集在最优值的附近,这时将很难出现比历史最差值更差的值了,第二个子种群将从失败经历中得不到太多的有价值的信息·此时第二个子种群中的粒子数应该远远小于第一个子种群中的粒子个数,直至完全采用跟踪最优值来更新粒子,即第二个子种群消亡·基于上述原因将ρ设为一个线性变化的量,其值由下式确定:ρ = ρmax -ρmax - ρmin018 ×itermax×iterc · (7)式中,ρmax和ρmin分别是ρ的最大值和最小值;iterc 和itermax分别是种群重新划分时的进化代数和最大进化代数·动态双种群粒子群优化算法的实现步骤如下:(1) 设PSO 种群规模为m , 加速常数为c1和c2 ,惯性权重的最大值和最小值为w max , w min ,比例系数ρ的最大值和最小值为ρmax ,ρmin ,种群重新划分代数iterc ,最大进化代数为Tmax·将当前进化代数置为t = 1 ;(2) 在解空间中初始化粒子的速度和位置;(3) 将种群按照比例系数ρ划分为两个子种群;(4) 按式(3) 更新惯性权重w , 按式(7) 更新比例系数ρ, 第一个子种群按式(1) 和(2) 更新粒子速度和位置,第二个子种群按式(4) 和(5) 更新子种群中的粒子,从而产生新种群Xt ;(5) 评价种群Xt·将第i 个粒子当前点适应值与该粒子迄今找到的最优位置pi (最差位置si) 的适应值进行比较, 若更优(差) , 则更新pi( si) ,否则保持pi ( si) 不变,再与种群迄今找到的最优位置pg (最差位置sg) 的适应值进行比较,若更优(差) ,则更新pg ( sg) ;否则保持pg ( sg) 不变;(6) 检查是否满足寻优结束条件, 若满足则结束寻优, 求出最优解; 否则, 置t = t + 1 , 转至(3) ;结束条件为寻优达到最大进化代数Tmax·2. 4 基于动态双种群粒子群优化算法的工序排序2. 4. 1 粒子的编码和解码根据第1 节对柔性工作车间调度问题的描述,本文定义所有工件的总工序数L = 6nj =1nj ,把一个粒子表示为一个L 维的向量·对所有工序进行连续编号,即为每道工序指定一个固定的编号·例如可以对表1 所给出的例子中的工序进行编号,如表2 所示,则粒子的位置向量x [ L ]就是由一组连续的自然数组成的L 维的向量,自然数的顺序决定了工序调度的顺序·xi = [1 ,7 ,2 ,4 ,8 ,3 ,5 ,6 ]就表示了一个满足优先约束的可行的工序排序·表2 工序编号Table 2 Serial numbers of operations工序O1 ,1 O2 ,1 O3 ,1 O1 ,2 O2 ,2 O3 ,2 O1 ,3 O2 ,3编号1 2 3 4 5 6 7 82. 4. 2 位置向量和速度向量的更新对每个粒子, 粒子的速度向量可以用v [ L ]表示·按照上面所述的更新公式对x [ L ] , v [ L ]进行更新·由于粒子群优化算法经常用在连续空间上,而柔性工作车间调度问题为整数规划问题而且有工序先后顺序约束,所以将粒子群算法用于柔性工作车间调度问题时,在速度和位置更新方式上要做如下的修改:令粒子i 的当前的位置为xi = [1 , 7 , 2 , 4 , 8 , 3 , 5 , 6 ] , 在经过一次迭代以后位置向量变为xi = [ 2. 5 , 6. 7 , 3. 6 , 5. 9 , 8. 5 ,112 ,4. 1 ,7. 6 ]·位置向量里存放的是工序的编号,很明显不能为小数, 本文对迭代后的位置向量进行如下的处理:将更新后的位置向量中各分量的值按照由小到大的顺序进行排列, 并为其进行重新编号:1. 2 (1) < 2. 5 (2) < 3. 6 (3) < 4. 1 (4) < 5. 9(5) < 6. 7 (6) < 7. 6 (7) < 8. 5 (8) ,式中括号内的数字为该分量的编号, 然后位置向量中各分量用其获得的相应的编号代替·例如,第一个分量2. 5 用编号2 代替,第二个分量6. 7 用编号6 代替等等,此时位置向量变为xi = [2 , 6 , 3 , 5 , 8 , 1 , 4 , 7 ]·但是这个工序排序不满足优先约束,还要对其进行调整,使其满足约束条件·例如第一个分量2 代表的是工序O21 ,第6 个分量1 代表的是工序O11 ,工序O21应在工序O11之后进行加工, 所以要对其进行调整·调整的方法为:对属于同一个工件的工序调换其相应先后位置使其满足约束, 对每个工件都做相似的处理, 则可以得到满足优先级约束的位置向量: xi = [1 ,4 ,2 ,5 ,7 ,3 ,6 ,8 ]·3 启发式分配算法通过上一节介绍的排序算法本文可以获得一个满足工序优先约束的可行的工序序列·这一节通过一个启发式算法为这一工序序列中的每一工序分配一台合适的机器对其进行加工·本文所采用的分配算法的主要思想是:选择一台能使本道工序获得最小完工时间的机器分配给待加工的工序·可以用如下公式表示选择机器Mk 分配给待加工的工序以使本道工序的完工时间最短:tf i , j = min k ( ri , j + Ti , j , k) ,ri , j = max ( rpfk , ropf) ·式中, tf i , j 为工序Oi , j 的完工时间; ri , j 为工序的开始加工时间; Ti , j , k为工序用机器k 加工消耗的时间; rpfk为机器Mk 当前状态下所加工的最后一个工件的完工时间; ropf为待加工工序紧前工序的完工时间·利用排序算法和分配算法就可以获得一个满足优先约束和资源约束的可行的调度方案, 并且利用分配算法还可以得到目标函数———全部工件的最大完工时间的值·将前面介绍的排序算法和分配算法综合起来便形成本文所采用的处理柔性工作车间调度优化问题的方法,记为DPSO2HA·该方法将柔性工作车间调度问题分解为两个子问题———排序问题和分配问题,在每一次迭代中首先通过动态双种群粒子群算法获得一个可行的工序序列, 然后利用分配算法给该序列分配合适的机器并计算目标函数值,直至达到最大进化代数·4 算例仿真4. 1 仿真研究1本文选用文献[ 7 ]中的一个10 ×10 (10 个工件,10 台机器) ,30 道工序的柔性工作车间调度问题来计算最大完工时间·实验参数如下:粒子群的种群规模为m = 30 , c1 = c2 = 2 ,ρmax = 015 ,ρmin =0 ,每隔5 代重新划分种群,最大迭代次数Tmax =150·实验中采用本文所提出的算法运行10 次,和传统的GA 方法、文献[8 ]中采用的MSA 算法相比较,比较结果如表3 所示·表3 实验结果比较Table 3 Comparison of te sting re sults方 法最优值平均值标准偏差GA 8 11. 5 2. 67MSA 7 7. 9 0. 97DPSO2HA 7 7. 1 0. 32从表3 中可以看出DPSO2HA 求得的平均值和标准偏差都明显优于GA 和VEGA , 这说明DPSO2HA 的精度与稳定性明显优于GA 和VEGA 算法·实验中所获得的一个较优的调度方案的甘特图如图1 所示·图中方框内的数字“i . j”表示第j 个工件的第i 道工序·,（不好意思，图粘贴不下来，要不你告我邮箱）图1 柔性工作车间调度优化结果Fig. 1 Optimization solution to the problem10 ×10 with 30 operations4. 2 仿真研究2为了进一步对本文提出的算法的性能加以验证,选用文献[ 9 ]中所给出的实验数据,利用本文提出的算法进行求解,并将调度结果与文献[ 9 ]及文献[ 10 ]中所提算法的调度结果加以比较·比较结果如表4 所示·表4 不同方法的调度结果比较Table 4 Comparison of different scheduling re sults算例描述Brandimarte GENACE DPSO2HAMK1 10 ×6 42 41 40MK2 10 ×6 32 29 28MK4 15 ×8 81 67 61MK5 15 ×4 186 176 173MK6 10 ×15 86 68 62MK7 20 ×5 157 148 141MK8 20 ×10 523 523 523MK9 20 ×10 369 328 307MK10 20 ×15 296 231 207由上述的比较结果可以看出,本文所提出的DPSO2HA 方法对上述算例的求解结果较另外两种方法有了较大的提高·5 结 论本文提出了一种动态双种群粒子群优化算法(DPSO) ·DPSO 将种群划分成两个种群规模随进化过程不断变化的子种群,两个子种群分别采用不同的学习策略进行进化,并在进化过程中相互交换信息·该算法在保持PSO 算法高效简单的基础上提高了全局寻优能力·将以DPSO 算法为基础的排序算法和启发式分配算法相结合形成了解决柔性工作车间调度问题的新方法·通过对算例的研究和与其他方法的比较表明,该方法是有效可行的·参考文献:[ 1 ] Carlier J , Pinson E. 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蚁群算法发表论文

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[1]许烁娜,曾碧卿,熊芳敏.面向大数据的在线特征提取研究.计算机科学,2014(9)[2]许烁娜,曾碧卿.基于Skyline查询的社会网络链接预测.计算机科学,2014(1)[3]XianGuangming;ZengBiqing;YunQiaoyun;Pang,Xiongwen.Non-specificpersoncontinuousspeechidentificationinsecondlanguageusingBPR.Telkomnika,2012,10(7):1604-1609.（EI已收录，收录号：20130115865854）[4]梁艳,曾碧卿.基于区域生长与Hough变换的虹膜定位方法.计算机工程与应用,2012(08)[5]孙健美,曾碧卿.云计算任务冗余调度优化模型.计算机系统应用,2012(07)[6]XianGuangming;QuJingping;ZengBiqing.ParameteroptimizationforvibrationflowfieldofpolystyrenemeltsviaRBFneuralnetworkscombinedwithSALS.2ndInternationalConferenceonMaterialsandProductsManufacturingTechnology(ICMPMT),2012,602-604:757-801.（EI已收录，收录号：20130215878734）[7]Guang-MingXian,Bi-QingZeng,Xiong-wenPang,Qiao-yunYun,Ying-wangXiao,Ai-YiHuang,Ying-YiMa,Xing-ChunWu..UsingcombinationofliftingwaveletandmulticlassSVMbasedonglobaloptimizationclassstrategyforfaultpatternidentification,.JournalofVibroengineerin,2012,14(4):1616-1622.(SCI已收录，IDS号：145JU)[8]XuShuona;ZengBiqing.Anovelchinesewordsegmentationmethodutilizingmorphologyinformation.AdvancesinIntelligentandSoftComputing,vol.2012,114:321-328.（EI已收录，收录号：20120514731119）[9]丁美荣,唐华,曾碧卿.计算机网络研究型实验教学评价体系的构建.计算机技术与发展,2011(01)[10]岑宇森,熊芳敏,曾碧卿.一种融合蚁群算法和主成份分析的数据挖掘方法.四川大学学报（自然科学版）,2011,48(1)[11]岑宇森,熊芳敏,曾碧卿.基于知识空间的分组式粒子群算法.计算机工程与设计,2010,31(7)[12]岑宇森,熊芳敏,曾碧卿.基于新型信息素更新策略的蚁群算法.计算机应用研究,2010(06):2080-2083[13]Guang-mingXian,Bi-qingZeng.AneffectiveandnovelfaultdiagnosistechniquebasedonEMDandSVM.NeuralNetworkWorld,2010,20(4):427-439.（SCI已收录，IDS号：648OD）[14]熊芳敏,岑宇森,曾碧卿.运用蚁群算法解决物流中心拣货路径问题.华南师范大学学报(自然科学版),2010(02):50-54[15]Guang-mingXian,Bi-qingZeng.Faultdiagnosisforsphericalrollerbearingusingdiscretewavelettransformandsupportvectormachine.ExpertSystemsWithApplications,2009.(SCI收录)[16]Guang-MingXian,Bi-QingZeng.Anintelligentfaultdiagnosismethodbasedonwaveletpacketanalysisandhybridsupportvectormachines..ExpertSystemsWithApplications,2009,36:12131-12136.（SCI已收录，IDS号：581OE）[17]XianGuang-Ming;QuJin-Ping;ZengBi-Qing.Computer-aidedexperimentofusingreal-timesmallanglelightscatteringimageprocessingtechniqueforvisualcharacterizationflowfieldofpolymermelts.Polymerbulletin.2009,62(3):345-354.(SCI已收录；EI已收录，收录号：20090911923020)[18]XianGM,QuJP,ZengBQ.AnEffectiveOn-linePolymerCharacterizationTechniquebyUsingSALSImageProcessingSoftwareandWaveletAnalysis.JournalofAutomatedMethods&ManagementInChem.2008.(SCI已收录)[19]曾碧卿，陈志刚，吴锐珍.P2P网络支持复杂多维数据搜索的范围查询算法.计算机工程，2007,33(22)：71-72，85[20]曾碧卿，吕西红，陈志刚.OHQFS：一种非结构化P2P网络中数据查询搜索新策略.小型微型计算机系统，2007，28(9)：1572-1578[21]曾碧卿，陈志刚，陈恒法.一种分布式并行I/O中新型动态数据调度算法.微电子学与计算机，2007,24(7)：119-121[22]曾碧卿，陈志刚，陈恒法，吴锐珍.EIR：具有超级结点的非结构化P2P中多维数据搜索框架研究.计算机科学，2007,34(5)：59-61，91[23]TangHua;ZengBi-Qing.Researchonmethodoftextclassificationruleextractionbasedongeneticalgorithmandentropy.ActaScientiarumNatraliumUniversitatisSunyatseni,2007,46(5):18-21,24.(EI已收录，收录号：20074810951539)[24]陈志刚，曾碧卿.HPPHM：多维数据并行I/O存储新策略及其性能研究.通信学报，2007,28(4)：57-64.（EI已收录，收录号:20072410652826，曾碧卿是该文通信作者)[25]唐华，曾碧卿.入侵检测系统优化配置研究.中山大学学报(自然科学版)，2007，46(3)：43-46.(EI已收录，收录号：20073010707110)[26]邓会敏，曾碧卿.一种动态并行I/O调度新策略的研究.微计算机信息，2007，23（3-3）：247-249[27]曾碧卿，邓会敏.培养计算机专业应用型人才的实践教学优化.计算机教育，2007年6月(下半月.学术版)，2007年6月第12期，总第48期：62-64[28]曾碧卿.深化计算机专业实践教学改革，提高培养应用型人才的质量.华南师范大学教学理念创新与实践文集(南海校区专集2),华南师范大学教学督导委员会编，2007年1月1日，广州：56-60[29]曾碧卿，陈志刚.非结构化P2P网络中一种新型的一跳查询与转发数据搜索新策略研究.第二届和谐人机环境联合学术会议(该联合学术会议由三个学术会议组成，分别是第15届中国多媒体学术会议(NCMT'06)、第2届人中国机交互学术会议(CHCI'06)、第2届中国普适计算学术会议)，2006年10月31-2006年11月2日，杭州：433-441.ISBN978-7-30-214832-6[30]曾碧卿，陈志刚.并行I/O中大型多维数据集合分配策略研究.计算机工程，2006，32(19)：38-39，42.(EI已收录，收录号:064810278801)[31]BiqingZeng,XihongLv,ZhigangChen.DNC-IO:ANewDataAssignmentandSchedulingAlgorithmofParallelI/O.JournalofCommunicationandComputer,ISSN1548-7709,USA,2006，3(9)：17-21[32]唐华，曾碧卿，沈岳.基于成本的入侵检测系统评估决策树分析方法研究.中山大学学报(自然科学版)，2006，45(SUPPL.2):122-125.(EI已收录，收录号：071610557082)[33]曾碧卿，陈志刚等.集群计算并行I/O中动态文件分配策略.计算机工程，2005，31(21)：53-54，71.(EI已收录，收录号:05499530374)[34]CHENZhi-gang,ZENGBi-qing,XiongCe,DENGXiaoheng,ZENGZhiwen,LIUAnfeng.HeuristicfilesortedassignmentalgorithmofparallelI/Oonclustercomputingsystem.JournalofCentralSouthUniversityofTechnology(EnglishEdition),2005,12(5)：572-577.(SCI已收录，IDS号：981DG，EI已收录，收录号:2005519604613).(ZENGBi-qing是该文通信作者)[35]曾碧卿，陈志刚等.分布式计算中可扩展的并行I/O数据分配策略研究.小型微型计算机系统，2005，26(10)：1799-1802[36]ZENGBi-qing,CHENZhi-gang,etl..ADataAssignmentAlgorithmBasedonNon-centralizingSchedulingofParallelI/O.Proceedingsofthe8thInternationalConferenceforYoungComputerScientists(ICYCS’05),September20-22,2005,Beijing：23-28.ISBN:7-5062-7736-0/TP.113.[37]曾碧卿，陈敏等.一种基于集群的新型并行文件系统研究.信息技术，2005.8：8-10，15[38]刘俊学,黄光荣,曾碧卿.产教结合实施“准就业”制.中国高等教育,2005(06):36-37[39]曾碧卿,邓会敏,吕西红,陈利平.高等专科学校分类分层教学的探讨.理工高教研究,2005(02)[40]曾碧卿，陈志刚，谭璐，邓晓衡.并行文件系统与并行I/O研究.微机发展，2004，14(12)：79-82[41]曾碧卿，陈志刚，吕西红，刘安丰.基于Linux的SMP机群环境中并行I/O模型研究.计算机工程与应用，2004，40(26)：79-81[42]曾碧卿，陈志刚.服务器集群系统研究.计算机应用研究，2004，21(3)：186-187，196[43]曾碧卿，陈志刚，邓会敏,刘伟.集群计算系统中并行I/O模拟器的研究与设计.计算技术与自动化，2004，23(3)：79-81，97[44]黄智伟,曾碧卿.电子商务专业课程设置中的一些问题研究.建材高教理论与实践,2001，20(1)：113-114[45]柳兆麒,曾碧卿,罗成建,邓会敏,黄春喜.“合格+特长”应用型人才培养模式的实践.建材高教理论与实践,2001,20(1)：120-121[46]张明旭,曾碧卿.热分析中图谱检索与图谱识别的软件实现方法.中国矿业大学学报,1999，28(04)：404-406(曾碧卿是该文通信作者)[47]陆向阳,曾碧卿,黄建宇,王金老.处理临涣选煤厂高浓度循环水的试验研究.选煤技术,1997,8(4)：24-25

耗散粒子动力学发表论文

我也要。谢谢

耗散粒子动力学 是对于具有动态和流变性质的简单及复杂的流体的一种计算模拟方法，它是一个随机的模拟技术。首先由Hoogerbrugge和Koelman设计提出，去解决分子动力学（MD）所无法解决的流体的时间和空间尺度问题。之后被Espanol公式化，并做了细微的修改，以保证适当的热平衡态。

制造工程基础 (课号30120233, 本科生)生产实习与社会实践 (课号40120613, 本科生)机械系统课程设计 (课号40120522, 本科生) 精密与超精密加工生命科学精密微操作 在精密超精密加工方面，研制出带宽为200Hz和10kHz的两种快速刀具伺服系统（Fast Tool Servo，FTS），解决了快速刀具伺服机构行程和频响之间的矛盾，以及FTS精密运动控制问题，并分别应用于精密非圆车削和非轴对称微结构表面的超精密车削中。将变速加工引入非圆车削，从理论上揭示了变速加工提高非圆车削稳定性和精度的机理，建立了实际应用变速加工的有效方法。通过理论建模与有限元分析，阐明了超精密非轴对称车削成形机理。此外，结合国家国防重大需求，深入开展碳纤维复合材料/钛合金叠层构件高效精密制孔机理与工艺研究，从理论上揭示叠层构件精密成形机理和刀具磨损机制，探索实现新型制孔工艺，满足军工重点型号工程应用需求。在生命科学精密微操作方面，作为项目负责人，承担了863重点项目“生命科学微量样品自动化操作设备”。提出原位冷冻研磨离心的蛋白质提取方法，解决了现有方法效率和蛋白回收率低的问题；建立了狭缝针接触分样的动力学模型，从理论上揭示了狭缝针微阵列制备的机理，研制成功生物样品微阵列制备系统，并在军事医学科学院、南京大学等多家单位进行示范应用。在国家自然科学基金资助下，以细胞显微注射为背景，首次利用耗散粒子动力学方法，建立了综合细胞骨架与细胞膜特性的细胞微结构模型，并与美国麻省理工学院力生物学实验室合作，深入研究细胞力学特性和损伤机理，以提高显微注射操作效率和细胞成活率。 清华大学教学成果二等奖：传承求实作风，践行求真理念，培育求新思维——机械工程及自动化专业生产实习探索与实践（2010）清华大学教学成果二等奖：机械大类培养模式下制造工程基础平台课的创建与实践（2010）北京市教学成果一等奖：机器人创新设计实践教学研究－探究课、SRT、科技竞赛相衔接的教学模式探索（2009）清华大学实验技术成果一等奖：MOS仿人足球机器人实践教学平台（2008）国家教委科技进步二等奖：基于大行程微位移机构的智能中凸变椭圆活塞数控车削系统（1997）国家教委科技进步二等奖：集成化智能化计算机辅助工艺设计系统（1996） 1. 主要科研项目：[1]2012-2015，面向微注射的细胞力学建模表征与参数优化，国家自然科学基金项[2]2012-2014，数字化装配技术研究，企业资助项目[3]2012-2014，碳纤维复合材料/钛合金叠层构件精密制孔机理与工艺研究，摩擦学国家重点实验项目[4]2012-2013，手机摄像头自动对焦装置的研究与开发，企业资助[5]2009-2011, 生命科学微量样品自动化操作设备, 国家863重点项目.[6]2009-2011, 微结构表面的超精密车削机理与精度提高技术, 摩擦学国家重点实验室自由探索项目.[7]2008-2011, 面向生命科学的机器人微纳理论与技术研究, 摩擦学国家重点实验室重点项目.[8]2007-2009, 电磁驱动超高频响直线式微进给系统, 国家自然科学基金项目.[9]2007-2009, 军民两用智能移动机器人, 企业资助.[10]2007-2008, 高精度装夹技术及应用, 包头市科委项目.[11]2006-2008, 超声引导肝肿瘤微波消融治疗机器人系统的开发, 北京市科委十一五重大项目.[12]2002-2004, 利用变速加工提高非圆车削精度的机理和方法研究, 国家自然科学青年基金项目.[13]2002-2003, 中型柔性组合夹具元件设计及其软件开发, 企业资助.[14]2001-2002, 中国三江航天集团下属八厂CIMS初步设计, 企业资助.[15]2001-2002, 中国三江航天集团车间合理化, 企业资助.[16]1998-2000, 采用信息元法面向并行工程CAPP框架系统, 国家863项目.[17]1999-2000, 基于异地PDM的分布式产品数据管理技术, 国家863重点项目.[18]1997-1999, 基于重复控制的直线伺服单元研究, 国家自然科学基金项目.[19]1993-1995, 金刚石微粉砂轮超精密磨削, 国家自然科学基金项目.[20]1989-1992, 高频响大行程微进给机构研究, 国家自然科学基金重大项目子项. 2. 主要论文[1]Dan Wu, Ken Chen. Frequency domain analysis of nonlinear active disturbance rejection control via the describing function method. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2013. (online, doi:10.1109/TIE.2012.2203777)[2]Fei Liu, Dan Wu, Roger D. Kamm, Ken Chen. Analysis of nanoprobe penetration through a lipid bilayer. Biochimica et Biophysica Acta (BBA) – Biomembranes. (Available online 20 March 2013)[3]Fei Liu, Dan Wu, Ken Chen. The Simplest Creeping Gait for a Quadruped Robot. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C, Journal of Mechanical Engineering Science, 2013. (online，doi: 10.1177/0954406212444987)[4]Dan Wu, Libin Song, Ken Chen,Fei Liu. Modelling and hydrostatic analysis of contact printing microarrays by quill pins. International Journal of Mechanical Sciences, 2012, 54(1): 206-212. (SCI: 881AS)[5]Dan Wu, Shunyan Zhou, Xiaodan Xie. Design and control of an electromagnetic fast tool servo with high bandwidth. IET Electric Power Applications, 2011, 5(2):217-223. (SCI: 752DC)[6]Dan Wu, Ken Chen. Chatter suppression in fast tool servo-assisted turning by spindle speed variation. International Journal of Machine Tools & Manufacture, 2010, 50(12): 1038-1047. (SCI: 683BW)[7]Dan Wu, Xiaodan Xie, Shunyan Zhou. Design of a normal stress electromagnetic fast linear actuator. IEEE Transactions on Magnetics, 2010, 46(4):1007-1014. (SCI: 572TG)[8]Dan Wu, Ken Chen. Design and Analysis of Precision Active Disturbance Rejection Control for Noncircular Turning Process. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2009, 56(7): 2746-2753. (SCI: 466XD).[9]Dan Wu, Tong Zhao, Ken Chen, Xiankui Wang. Application of active disturbance rejection control to variable spindle speed noncircular turning process. International Journal of Machine Tools & Manufacture, 2009, 49(5):419-423. (SCI: 430BI).[10]Dan Wu, Ken Chen, Xiankui Wang. An investigation of practical application of variable spindle speed machining to noncircular turning process. 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1905年，在现代科学史中，被称为“爱因斯坦奇迹年”。在人类文明史上发生了一件令人惊讶的事件：一位在瑞士伯尔尼专利局任三级技术员的、在科学界毫无名气的阿尔伯特·爱因斯坦�Albert Einstein(1879—1955)，在这一年共写了6篇文章，其中5篇发表于1905年。关于爱因斯坦在1905年到底发表了几篇论文，各书说法不一，有的说是4篇，有的说是5篇。实际上爱因斯坦在1905年“写了”6篇文章，按写作时间它们分别是： （1）“关于光的产生和转化的一个试探性观点”( On a Heuristic Viewpoint Concerning the Production and Transformation of Light) 原文下载地址（英文）（2）“分子大小的新测定方法”；（ New method to measure the masses of molecules）. （3）“热的分子运动论所要求的静液体中悬浮粒子的运动”；（On the Motion Required by the Molecular Kinetic Theory of Heat of Small Particles Suspended in a Stationary Liquid） （4）“论动体的电动力学”；( On the Electrodynamics of Moving Bodies） （5）“物体的惯性同它所含的能量有关系吗？”；( Does the Inertia of a Body Depend Upon Its Energy Content?） （6）“关于布朗运动理论” （Investigations on Theory of Brownian Motion） 其中有4篇（1、3、4、5）发表在1905年德国的《物理学年鉴》（Annalen der Physik）上，还有一篇（2）是爱因斯坦的博士论文，当年在伯尔尼出版了单行本，这篇论文当然也应该看成是1905年发表的；但是其他国家的物理学家当年不一定知道。后来，这篇文章和第六篇文章刊登在1906年2月的《物理学年鉴》上 网上几乎没有原文

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